Descripción: Las pruebas retrospectivas son el proceso de evaluar una estrategia de trading utilizando datos históricos para determinar su efectividad y rendimiento en el pasado. Este enfoque permite a los traders simular cómo habrían operado en diferentes condiciones del mercado, analizando métricas como el retorno de inversión, la tasa de éxito y la gestión del riesgo. Al aplicar algoritmos y modelos de machine learning, se pueden optimizar las estrategias de trading, ajustando parámetros y mejorando la toma de decisiones. En el contexto de la inferencia en el borde (Edge AI), las pruebas retrospectivas pueden ser utilizadas para validar modelos de inteligencia artificial que operan en dispositivos locales, asegurando que las decisiones tomadas por estos modelos sean precisas y efectivas en situaciones del mundo real. Este proceso no solo ayuda a identificar las debilidades de una estrategia, sino que también proporciona una base sólida para la mejora continua y la adaptación a las dinámicas cambiantes del mercado. En resumen, las pruebas retrospectivas son una herramienta esencial para traders y desarrolladores de modelos de IA, lo que permite una evaluación crítica y un aprendizaje basado en datos históricos.
